Unidad 2: Series: Subida y bajada de datos

class: center, middle, inverse, title-slide

# Unidad 2: Series: Subida y bajada de datos - Operaciones en el server 
## Curso: Análisis espacial, web-mapping y aplicaciones web con R Shiny 
### Mg. José A. Lastra
### Laboratorio Geo-Información y Percepción Remota
### 10/11/2021

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background-image: url(data:image/png;base64,#logo_labgrs_color.png)
background-position: center
background-size:40%

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Librerías utilizadas en esta sesión

```r
library(shiny)
library(leaflet)
library(tidyverse)
library(sf)
library(raster)
library(dygraphs)
library(shinythemes)
library(ggfortify)
```

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class: inverse, center, middle

# INTRODUCCIÓN

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# Summary

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- Hasta el momento hemos visto como estructurar aplicaciones

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- Hemos creado y empleado funciones

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- Hemos empleado widgets y elementos reactivos

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- Hemos visto algunas configuraciones de páginas

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- La clase anterior vimos series de tiempo desde leaflet y shiny

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#Metas de hoy

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- Cerraremos con consultas de la clase anterior

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- Nos enfocaremos en la segunda pestaña donde:
  + Crearemos una sección para subir archivos a nuestra aplicación
  + Porporcionaremos un análisis simple
  + Permitiremos la descarga de resultados.

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.center[
![:scale 60%](data:image/png;base64,#https://raw.githubusercontent.com/allisonhorst/stats-illustrations/master/other-stats-artwork/debugging.jpg)
]
.center[.footnote[© Allison Horst]]

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Seguiremos empleando nuestra aplicación de la clase anterior

.center[![:scale 95%](data:image/png;base64,#app1.png)]

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# Mostrar valor del pixel seleccionado en el pop up

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- Modificaremos solamente el **observer** que agrega los marcadores a nuestro mapa
--

```r
 # click markers
 observeEvent(input$map_click,{
 #extraer celda
 n.cell <- cellFromXY(d.select,xy.map())
 #Extraer columna
 n.col <- which(dates==input$fechas)
 #valor
 px.value <- tabla[n.cell,n.col] %>% as.numeric()
 #coordinates
 click <- input$map_click
 clat <- click$lat
 clng <- click$lng
 #ProxyMap
 leafletProxy("map") %>% clearMarkers() %>% 
 addMarkers(lng=click$lng, lat=click$lat,label= paste('| lat:',round(clat,3),'| lng',
 round(clng,3), '| SST:',round(px.value,2)),
 labelOptions = labelOptions(style = list("color" = "black", "font-size" = "14px",
 "font-family" = "serif",
 "font-weight" = "bold")))
 })
```

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class: middle, center
![:scale 95%](data:image/png;base64,#app2.png)

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#Tab secundaria

--
- Agregando la opción de subir datos.
- Pondremos la función *fileInput()* para habilitar esto en nuestro *sidebarPanel()*

```r
fileInput('target_upload', 'Suba su tabla', accept = c('.csv'))
```

--
- Agregaremos la función *downloadButton()*

```r
downloadButton('descargar','Descargar plot')
```

-- 
- Nuestro segundo tabPanel quedaría así

```r
 tabPanel('Tab secundario',
                          sidebarLayout(sidebarPanel(
                            fileInput('target_upload', 'Suba su tabla', accept = c('.csv')),br(),
                            actionButton('plot',label = 'Plot'),
                            downloadButton('descargar','Descargar plot'),
                            fluid=T,width = 2),
                            mainPanel(plotOutput('decom'))
                          ))
```

---
# Generando la subida en el server

--
- En este ejemplo usaremos series de tiempo en formato **.csv*

```r
datos <- reactive({
 req(input$target_upload)
 inFile <- input$target_upload
 if (is.null(inFile))
 return(NULL)
 df <- read_csv(inFile$datapath)
 df_subset <- df[,'sst']
 return(df_subset)
 })
```

--
- Crearemos un elemento reactivo que contendrá el gráfico

```r
graf <- eventReactive(input$plot,{
 req(!is.null(datos()))
 
 ts.serie <- ts(datos(),start=c(1981,9),end=c(2020,4),frequency=365)
 g <- autoplot(ts.serie, ylab = 'SST °C',asp = 0.2)
 g
 })
```

---
#Renderizando el gráfico

```r
observeEvent(input$plot,{
 req(!is.null(datos()))
 output$decom <- renderPlot({
 graf()
 })
 })
```

--
.center[
![:scale 95%](data:image/png;base64,#app3a.png)
]

---
# Configurando al descarga

```r
 ## habilitar descarga
 output$descargar <- downloadHandler(
 #nombre de archivo
 filename = "serie.jpg",
 content = function(file){
 ggsave(file, graf(),dpi = 150,width = 15,height = 10)
 }
 )
```

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#Añadamos un pequeño proceso en los datos

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- Para esto añadiremos la función *checkboxInput()*

--
- Nuestro tabPanel queda de la siguiente manera

```r
 tabPanel('Tab secundario',
                          sidebarLayout(sidebarPanel(
                            fileInput('target_upload', 'Suba su tabla',accept = c('.csv')),br(),
                            checkboxInput("desc", label = "Descomponer serie", value = F),br(),
                            actionButton('plot',label = 'Plot'),
                            downloadButton('descargar','Descargar plot'),
                            fluid=T,width = 2),
                            mainPanel(plotOutput('decom'))
                          ))
```

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#En el server

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- Cambiaremos el código que crea los gráficos

```r
 graf <- eventReactive(input$plot,{
 req(!is.null(datos()))
 ts.serie <- ts(datos(),start=c(1981,9),end=c(2020,4),frequency=365)
 
 if(input$desc == T){
 g <- decompose(ts.serie) %>% autoplot() 
 }
 if(input$desc == F){
 g <- autoplot(ts.serie, ylab = 'SST °C',asp = 0.2)}
 g
 })
```

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class: middle, center
![:scale 95%](data:image/png;base64,#app4b.png)

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# ¿PREGUNTAS?

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# PRÓXIMA SEMANA PRESENTACIÓN DOS